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  <title>RocketMQ核心概念扫盲篇 | 中间件兴趣圈</title>
  








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                2020-08-27
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        <div id="vip-container"><p>在正式进入RocketMQ的学习之前，我觉得有必要梳理一下RocketMQ核心概念，为大家学习RocketMQ打下牢固的基础。</p>
<h2 id="1、RocketMQ部署架构"><a href="#1、RocketMQ部署架构" class="headerlink" title="1、RocketMQ部署架构"></a>1、RocketMQ部署架构</h2><p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20201018221302331.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>在RocketMQ主要的组件如下：</p>
<ul>
<li><p>Nameserver</p>
<p>Nameserver集群，topic的路由注册中心，为客户端根据Topic提供路由服务，从而引导客户端向Broker发送消息。Nameserver之间的节点不通信。路由信息在Nameserver集群中数据一致性采取的最终一致性。</p>
</li>
<li><p>Broker</p>
<p>消息存储服务器，分为两种角色：Master与Slave，上图中呈现的就是2主2从的部署架构，在RocketMQ中，主服务承担读写操作，从服务器作为一个备份，当主服务器存在压力时，从服务器可以承担读服务（消息消费）。所有Broker，包含Slave服务器每隔30s会向Nameserver发送心跳包，心跳包中会包含存在在Broker上所有的topic的路由信息。</p>
</li>
<li><p>Client</p>
<p>消息客户端，包括Producer(消息发送者)和Consumer(消费消费者)．客户端在同一时间只会连接一台nameserver，只有在连接出现异常时才会向尝试连接另外一台。客户端每隔30s向Nameserver发起topic的路由信息查询。</p>
</li>
</ul>
<blockquote>
<p>温馨提示：Nameserver是在内存中存储Topic的路由信息，持久化Topic路由信息的地方是在Broker中，即${    ROCKETMQ_HOME}/store/config/topics.json。</p>
</blockquote>
<p>在RocketMQ4.5.0版本后引入了多副本机制，即一个复制组（m-s）可以演变为基于raft协议的复制组，复制组内部使用raft协议保证broker节点数据的强一致性，该部署架构在金融行业用的比较多。</p>
<span id="more"></span>

<h2 id="2、消息订阅模型"><a href="#2、消息订阅模型" class="headerlink" title="2、消息订阅模型"></a>2、消息订阅模型</h2><p>在RocketMQ的消息消费模式采用的是发布与订阅模式。</p>
<p>topic：一类消息的集合，消息发送者将一类消息发送到一个主题中，例如订单模块将订单发送到 order_topic 中，而用户登录时，将登录事件发送到 user_login_topic 中。</p>
<p>consumegroup：消息消费组，一个消费单位的“群体”，消费组首先在启动时需要订阅需要消费的topic。一个topic可以被多个消费组订阅，同样一个消费组也可以订阅多个主题。一个消费组拥有多个消费者。</p>
<p><strong>术语解释起来有点枯燥晦涩，接下来我举例来阐述。</strong></p>
<p>例如我们在开发一个订单系统，其中有一个子系统：order-service-app，在该项目中会创建一个消费组order_consumer来订阅 order_topic，并且基于分布式部署，order-service-app的部署情况如下：<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20201018221353399.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>即order-service-app部署了3台服务器，每一个jvm进程可以看做是消费组 order_consumer 消费组的其中一个消费者。</p>
<h4 id="2-1-消费模式"><a href="#2-1-消费模式" class="headerlink" title="2.1 消费模式"></a>2.1 消费模式</h4><p>那这三个消费者如何来分工来共同消费 order_topic 中的消息呢？</p>
<p>在RocketMQ中支持广播模式与集群模式。</p>
<p><strong>广播模式</strong>：一个消费组内的所有消费者每一个都会处理topic中的每一条消息，通常用于刷新内存缓存。</p>
<p><strong>集群模式</strong>：一个消费组内的所有消费者共同消费一个topic中的消息，即分工协作，一个消费者消费一部分数据，启动负载均衡，</p>
<p>集群模式是非常普遍的模式，符合分布式架构的基本理念，即横向扩容，当前消费者如果无法快速及时处理消息时，可以通过增加消费者的个数横向扩容，快速提高消费能力，及时处理挤压的消息。</p>
<h4 id="2-2-消费队列负载算法与重平衡机制"><a href="#2-2-消费队列负载算法与重平衡机制" class="headerlink" title="2.2 消费队列负载算法与重平衡机制"></a>2.2 消费队列负载算法与重平衡机制</h4><p>那集群模式下，消费者是如何来分配消息的呢？</p>
<p>例如上面实例中order_topic有16个队列，那一个拥有3个消费者的消费组如何来分配队列中。</p>
<p><strong>在MQ领域有一个不成文的约定：同一个消费者同一时间可以分配多个队列，但一个队列同一时间只会分配给一个消费者。</strong></p>
<p><strong>RocketMQ提供了众多的队列负载算法</strong>，其中最常用的两种平均分配算法。</p>
<ul>
<li><p>AllocateMessageQueueAveragely</p>
<p>平均分配</p>
</li>
<li><p>AllocateMessageQueueAveragelyByCircle</p>
<p>轮流平均分配</p>
</li>
</ul>
<p>为了说明这两种分配算法的分配规则，现在对16个队列，进行编号，用q0~q15表示，消费者用c0～c2表示。</p>
<p>AllocateMessageQueueAveragely分配算法的队列负载机制如下：</p>
<p>c0：q0 q1 q2 q3 q4 q5</p>
<p>c1:   q6 q7 q8 q9 q10</p>
<p>c2:    q11 q12 q13 q14 q15</p>
<p>其算法的特点是用总数除以消费者个数，余数按消费者顺序分配给消费者，故c0会多分配一个队列，而且队列分配是连续的。</p>
<p>AllocateMessageQueueAveragelyByCircle分配算法的队列负载机制如下：</p>
<p>c0：q0  q3 q6 q9 q12 q15</p>
<p>c1:   q1   q4 q7 q10 q13</p>
<p>c2:    q2   q5 q8 q11 q14</p>
<p>该分配算法的特点就是轮流一个一个分配。</p>
<blockquote>
<p>温馨提示：如果topic的队列个数小于消费者的个数，那有些消费者无法分配到消息。在RocketMQ中一个topic的队列数直接决定了最大消费者的个数，但topic队列个数的增加对RocketMQ的性能不会产生影响。</p>
</blockquote>
<p>在实际过程中，对主题进行扩容(增加队列个数)或者对消费者进行扩容、缩容是一件非常寻常的事情，那如果新增一个消费者，该消费者消费哪些队列呢？这就涉及到消息消费队列的重新分配，即<strong>消费队列重平衡机制</strong>。</p>
<p>在RocketMQ客户端中会每隔20s去查询当前topic的所有队列、消费者的个数，运用队列负载算法进行重新分配，然后与上一次的分配结果进行对比，如果发生了变化，则进行队列重新分配；如果没有发生变化，则忽略。</p>
<p>例如采取的分配算法如下图所示，现在增加一个消费者c3，那队列的分布情况是怎样的呢？<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20201018221426351.png#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>根据新的分配算法，其队列最终的情况如下：</p>
<p>c0：q0 q1 q2 q3 </p>
<p>c1:   q4 q5 q6 q7</p>
<p>c2:    q8 q9 q10 q11</p>
<p>c3:    q12 q13 q14  q15</p>
<p>上述整个过程无需应用程序干预，由RocketMQ完成。大概的做法就是将将原先分配给自己但这次不属于的队列进行丢弃，新分配的队列则创建新的拉取任务。</p>
<h4 id="2-3-消费进度"><a href="#2-3-消费进度" class="headerlink" title="2.3 消费进度"></a>2.3 消费进度</h4><p>消费者消费一条消息后需要记录消费的位置，这样在消费端重启的时候，继续从上一次消费的位点开始进行处理新的消息。在RocketMQ中，消息消费位点的存储是以消费组为单位的。</p>
<p><strong>集群模式</strong>下，消息消费进度存储在broker端，$ { ROCKETMQ_HOME }/store/config/consumerOffset.json 是其具体的存储文件，其中内容截图如下：<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/2020101822144865.png#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>可见消费进度的Key为：topic@consumeGroup，然后每一个队列一个偏移量。</p>
<p><strong>广播模式</strong>的消费进度文件存储在用户的主目录，默认文件全路劲名：$ { USER_HOME }/.rocketmq_offsets。</p>
<h4 id="2-4-消费模型"><a href="#2-4-消费模型" class="headerlink" title="2.4 消费模型"></a>2.4 消费模型</h4><p>RocketMQ提供了并发消费、顺序消费两种消费模型。</p>
<p><strong>并发消费</strong>：对一个队列中消息，每一个消费者内部都会创建一个线程池，对队列中的消息多线程处理，即偏移量大的消息比偏移量小的消息有可能先消费。</p>
<p><strong>顺序消费</strong>：在某一项场景，例如MySQL binlog 场景，需要消息按顺序进行消费。在RocketMQ中提供了基于队列的顺序消费模型，即尽管一个消费组中的消费者会创建一个多线程，但针对同一个Queue，会加锁。</p>
<blockquote>
<p>温馨提示：并发消费模型中，消息消费失败默认会重试16次，每一次的间隔时间不一样；而顺序消费，如果一条消息消费失败，则会一直消费，直到消费成功。故在顺序消费的使用过程中，应用程序需要区分系统异常、业务异常，如果是不符合业务规则导致的异常，则重试多少次都无法消费成功，这个时候一定要告警机制，及时进行人为干预，否则消费会积压。</p>
</blockquote>
<h2 id="3、事务消息"><a href="#3、事务消息" class="headerlink" title="3、事务消息"></a>3、事务消息</h2><p>事务消息并不是为了解决分布式事务，而是提供消息发送与业务落库的一致性，其实现原理就是一次分布式事务的具体运用，请看如下示例：<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20201018221527456.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>上述伪代码中，将订单存储关系型数据库中和将消息发送到MQ这是两个不同介质的两个操作，如果能保证消息发送、数据库存储这两个操作要么同时成功，要么同时失败，RocketMQ为了解决该问题引入了<strong>事务消息</strong>。</p>
<blockquote>
<p>温馨提示，本节主要的目的是让大家知晓各个术语的概念，由于事务消息的使用，将在该专栏的后续文章中详细介绍。</p>
</blockquote>
<h2 id="4、定时消息"><a href="#4、定时消息" class="headerlink" title="4、定时消息"></a>4、定时消息</h2><p>开源版本的RocketMQ目前并不支持任意精度的定时消息。所谓的定时消息就是将消息发送到Broker，但消费端不会立即消费，而是要到指定延迟时间后才能被消费端消费。</p>
<p>RocketMQ目前支持指定级别的延迟，其延迟级别如下：</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h</span><br></pre></td></tr></table></figure>

<h2 id="5、消息过滤"><a href="#5、消息过滤" class="headerlink" title="5、消息过滤"></a>5、消息过滤</h2><p>消息过滤是指消费端可以根据某些条件对一个topic中的消息进行过滤，即只消费一个主题下满足过滤条件的消息。</p>
<p>RocketMQ目前主要的过滤机制是基于tag的过滤与基于消息属性的过滤，基于消息属性的过滤支持SQL92表达式，对消息进行过滤。</p>
<h2 id="6、小结"><a href="#6、小结" class="headerlink" title="6、小结"></a>6、小结</h2><p>本文的主要目的是介绍RocketMQ常见的术语，例如nameserver、broker、主题、消费组、消费者、队列负载算法、队列重平衡机制、并发消费、顺序消费、消费进度存储、定时消息、事务消息、消息过滤等基本概念，为后续的实战系列打下坚实基础。</p>
</div>

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			        "blogId": "18019-1573088808868-542",
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			}
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              <a href="/posts/79082d0a.html" rel="next" title="使用流收集数据之toList、joining、groupBy(多字段分组)">
                <i class="fa fa-chevron-left"></i> 使用流收集数据之toList、joining、groupBy(多字段分组)
              </a>
            
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              <a href="/posts/c4065704.html" rel="prev" title="RocketMQ 主题扩分片后遇到的坑">
                RocketMQ 主题扩分片后遇到的坑 <i class="fa fa-chevron-right"></i>
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        <div class="copyright">&copy; <span itemprop="copyrightYear">2021</span>
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    <i class="fa fa-user"></i>
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  <span class="author" itemprop="copyrightHolder">中间件兴趣圈</span>

  
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  <script>
    function showTime(Counter) {
      var query = new AV.Query(Counter);
      var entries = [];
      var $visitors = $(".leancloud_visitors");

      $visitors.each(function () {
        entries.push( $(this).attr("id").trim() );
      });

      query.containedIn('url', entries);
      query.find()
        .done(function (results) {
          var COUNT_CONTAINER_REF = '.leancloud-visitors-count';

          if (results.length === 0) {
            $visitors.find(COUNT_CONTAINER_REF).text(0);
            return;
          }

          for (var i = 0; i < results.length; i++) {
            var item = results[i];
            var url = item.get('url');
            var time = item.get('time');
            var element = document.getElementById(url);

            $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF).text(time);
          }
          for(var i = 0; i < entries.length; i++) {
            var url = entries[i];
            var element = document.getElementById(url);
            var countSpan = $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF);
            if( countSpan.text() == '') {
              countSpan.text(0);
            }
          }
        })
        .fail(function (object, error) {
          console.log("Error: " + error.code + " " + error.message);
        });
    }

    function addCount(Counter) {
      var $visitors = $(".leancloud_visitors");
      var url = $visitors.attr('id').trim();
      var title = $visitors.attr('data-flag-title').trim();
      var query = new AV.Query(Counter);

      query.equalTo("url", url);
      query.find({
        success: function(results) {
          if (results.length > 0) {
            var counter = results[0];
            counter.fetchWhenSave(true);
            counter.increment("time");
            counter.save(null, {
              success: function(counter) {
                var $element = $(document.getElementById(url));
                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(counter.get('time'));
              },
              error: function(counter, error) {
                console.log('Failed to save Visitor num, with error message: ' + error.message);
              }
            });
          } else {
            var newcounter = new Counter();
            /* Set ACL */
            var acl = new AV.ACL();
            acl.setPublicReadAccess(true);
            acl.setPublicWriteAccess(true);
            newcounter.setACL(acl);
            /* End Set ACL */
            newcounter.set("title", title);
            newcounter.set("url", url);
            newcounter.set("time", 1);
            newcounter.save(null, {
              success: function(newcounter) {
                var $element = $(document.getElementById(url));
                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(newcounter.get('time'));
              },
              error: function(newcounter, error) {
                console.log('Failed to create');
              }
            });
          }
        },
        error: function(error) {
          console.log('Error:' + error.code + " " + error.message);
        }
      });
    }

    $(function() {
      var Counter = AV.Object.extend("Counter");
      if ($('.leancloud_visitors').length == 1) {
        addCount(Counter);
      } else if ($('.post-title-link').length > 1) {
        showTime(Counter);
      }
    });
  </script>



  

  

  
  

  

  

  

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